本发明对于镜头上下表面的检测，通过镜片区域减去屏蔽区域获得有效检测区域，并将多张图片的有效检测区域进行融合，进行一次缺陷检测，有效提升了检测结果的准确性。
以上所述仅为本发明的一个方案而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
目标定位是计算机视觉领域中基本的任务之一,同时它也是和传统意 义上缺陷检测接近的任务，其期的是获
得目标的位置和类别信息。目前， 基于深度学习的目标检测方法层出不穷，-般来说， 基于深度学习的缺陷
检测网络从结构.上可以划分为:以Faster R-CNN为代表的两阶段(two stage)网络和以SSD或YOLO为代表的一
阶段(one stage)网络。两者的主要差异在于两阶段网络需要首先生成可能包含缺陷的候选框(proal),然后在
进一步进行目标检测。-阶段网络直接利用网络中提取的特征来预测缺陷的位置和类别。
缺陷检测的价格因多个因素而异，包括所需的检测方法、设备、工作量、检测对象的复杂性等等。因此，很难给出具体的价格范围。不同的缺陷检测机构可能有不同的定价策略，而且价格可能因地区和市场竞争情况而有所差异。
一般而言，缺陷检测的价格通常会根据以下几个因素进行计算：
检测方法和设备：不同的缺陷检测方法和设备具有不同的成本。例如，一些先进的非破坏性检测技术可能需要更昂贵的设备和人员，因此价格可能相对较高。
以上信息由专业从事隐形眼镜缺陷检测批发的宣雄于2024/6/19 12:40:04发布
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